DATA TO VALUE
データから価値を生み出すエンジニアへ
AIや機械学習は、データをもとに答えを導き出す技術です。
この研修では、未経験からでも分析・予測・課題解決ができるエンジニアを目指します。
研修のゴール
- データを分析し、意味のある結果を導き出せる
- 機械学習アルゴリズムの基本を理解している
- Pythonでデータ分析・モデル作成ができる
- SQLでデータを扱える
- DockerやGitを使って開発・運用ができる
- チームで分析・提案まで行える
研修の全体像
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STEP01
統計・機械学習の基礎を理解
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STEP02
Pythonでデータ分析を実践
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STEP03
環境構築・運用スキルを習得
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STEP04
チームで分析プロジェクトを実施
研修の3つの特徴
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「理論」と「実践」を
両方学べる
統計・数学の基礎から、実務での活用まで一貫して習得
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未経験から
AI領域へ
専門知識がなくても段階的に理解できるカリキュラム
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実務を想定した
課題・演習
分析 → 実装 → 提案まで一連の流れを経験
研修の内容
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STEP01
機械学習基礎（統計・アルゴリズム）
まずは「データをどう読むか」を学びます
統計の基本（平均・分散・確率）
データの可視化・分析
回帰分析・分類などの手法「なんとなく」ではなく“データで判断できる力”を養う
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STEP02
機械学習アルゴリズム
AIの中身を理解します
線形回帰・ロジスティック回帰
決定木・ランダムフォレスト
クラスタリング（k-means など）「なぜその予測になるのか」を説明できるように
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STEP03
Pythonによるデータ分析
実際に手を動かして分析します
pandas / NumPy（データ処理）
matplotlib / seaborn（可視化）
データ前処理データを扱う「実務スキル」を習得
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STEP04
SQL（データ操作）
大量データを扱うための基礎
データ抽出・集計
条件検索・並び替え「サービスの裏側」を理解できるようになります
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STEP05
開発・運用スキル
現場で使われる環境を理解
Git / GitHub（チーム開発）
Docker（環境構築）
クラウドの基礎「分析だけで終わらない」エンジニアへ
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STEP06
データ分析プロジェクト（実務体験）
チームで分析＆提案まで行います
データ分析テーマに対して課題解決
仮説 → 分析 → 結果 → 提案
分析結果をプレゼン「ビジネスに活かす力」を習得
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FINAL
プロジェクト型演習
研修の集大成として、チームで開発を行います
実際の現場を想定したワーク
（例：自動運転の物体検出モデルの比較・選定）
論文や技術情報の調査
最適な技術選定の提案最新技術を自分でキャッチアップできる力を養う
得られるスキル
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短期習得力
未経験からAI・データ領域へ短期間で
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即戦力
問題解決力、デバッグ対応力、実装力
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問題解決力
データを使って改善・提案ができる
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適応力
新しい技術・論文も自力でキャッチアップ
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運用力
環境構築・開発・分析を一貫対応
講師からのメッセージ
